Prof. Guido Araújo recebeu o título de PhD em Engenharia Elétrica pela Universidade de Princeton (EUA) em 1997. Com uma atuação de mais de 30 anos na área de sistemas de computação, trabalhou na Fujitsu Laboratories of America em 1996 e foi consultor das empresas americanas Conexant Semiconductor Systems e Mindspeed Technologies (Califórnia, EUA) entre 1997-2001. Atualmente é Professor Titular do Instituto de Computação da UNICAMP. Os seus interesses de pesquisa estão concentrados em programação paralela, otimização de código e computação em nuvem que foram/são desenvolvidos em parceria com empresas como Intel, Microsoft, LGE, Samsung e IBM e centros de pesquisa nos EUA, Canadá, França e Espanha. Prof. Guido recebeu prêmios de melhor artigo científico na ACM/IEEE DAC (1996), SCOPES (2003), IEEE SBAC-PAD (2004), IP/SOC (2006), Test of Time SBCCI Award (2014) e IEEE SBAC-PAD (2017). Seus alunos foram premiados nos Concursos de Teses e Dissertações da Sociedade Brasileira de Computação de 2003 e 2006 e receberam o Prêmio CAPES de Teses de 2006. Ele recebeu ainda da UNICAMP o Prêmio Zeferino Vaz de Reconhecimento Acadêmico (2002e 2022) por suas contribuições à pesquisa e ao ensino de Ciência da Computação, Prêmio de Excelência Didática do IC-UNICAMP (2008 e 2021) e os Prêmios Inventores da UNICAMP de 2016 e 2017. Foi Chefe do Departamento de Sistemas de Computação do IC-UNICAMP (2005-2008), membro do Conselho do Programa CI-Brasil do MCTIC (2006-2007), membro do Conselho Técnico Científico do Instituto Samsung SIDI (2005-2010) e coordenador brasileiro do projeto CNPq/NSF DASP, uma colaboração entre MIT, Princeton University e UNICAMP. Possui 5 patentes depositadas pela UNICAMP, sendo duas licenciadas, uma delas pela Samsung (2016). Foi Membro (2006-2018) e Presidente (2019-2020) do Conselho Técnico-Científico do Instituto de Pesquisas Eldorado e Membro do . É Pesquisador 1B do CNPq e Conselho Técnico-Científico do Instituto SIDI (2012-2017). Atualmente é Membro do Conselho Editorial da IEEE MICRO. (Fonte: Currículo Lattes)
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Nesse projeto vamos juntar esforços e competências de diversos pesquisadores da Ciência da Computação na área de processamento de alto desempenho (HPC). Nosso principal objetivo é promover pesquisa de alto impacto em duas áreas de HPC: gerenciamento de recursos e novas arquiteturas de computadores. Cada uma dessas áreas está dividida em diversos tópicos. Cada tópico será coordenado por um…
Propõe-se a criação de um centro multidisciplinar de alto nível, dedicado ao desenvolvimento e aplicação de métodos computacionais avançados e que venha solucionar problemas de fronteira nas ciências e engenharias, bem como promover avanços substantivos em inovação tecnológica e difusão desta área do conhecimento, a qual tem sido denominada e-Science. O "Centro de Engenharia e Ciências Co…
A crescente demanda por serviços online levou a um aumento semprecedentes em tamanho e complexidade dos centros de processamento dedados. A implementação de serviços eficientes de coordenação tornou-seentão crucial para garantir consistência e alta disponibilidade para oimenso volume de dados armazenados em tais centros. Neste projetotratamos da gerência distribuída de locks…
Esta proposta descreve um projeto de colaboração entre os grupos de pesquisa em Compiladores e Arquitetura de Computadores das universidades de Alberta, Canadá, e Unicamp, Brasil. Ambos os times tem longa tradição em desenvolver pesquisa nas áreas cobertas nesta proposta, e poderão se beneficiar desta parceria. A ideia principal é combinar competências e experiências relacionadas à geraçã…
Desenvolvimento de métodos e algoritmos para gestão de potência e desempenho em datacenters 1) Estudo e analise dos principais problemas envolvendo gestão de potência e desempenho em datacenters, especialmente, web ser vers; 2) Desenvolvimento de modelos de simulação que permitam simular de 1 a dezenas de servidores da web simultaneamente, com ênfase no modelamento de potência e desempenh…
Matrizes esparsas estruturadas são comuns em diversas áreas de conhecimento,desde aceleração e compressão de redes neurais até resoluções numéricas de equações diferenciais parciais. A grande maioria das aplicações que usam matrizes esparsas em suas operações (e.g. redes neurais) possuem volumes grandes de dados que resultam em longos tempos de computação. Ainda que existam algoritmos par…
Este projeto tem por objetivo realizar a aceleração de problemas científicos complexos por meio de FPGAs, usando para isto de arquiteturas Coarse Grained Reconfigurable Arrays (CGRAs). CGRAs são arquiteturas que podem ser especializadas para executar aplicações dedicadas com alto nível de paralelismo. Uma das limitações de CGRAs é que estas arquiteturas são, na maior parte das vezes, sint…
Este projeto de pós-doutorado está focado em melhorar as capacidades de cálculo científico integrando técnicas de aprendizado de máquina (ML). Nosso principal objetivo é aproveitar os algoritmos de ML para refinar modelos computacionais científicos, permitindo uma melhor compreensão e previsão de sistemas e processos complexos. O trabalho proposto inclui o design de algoritmos informados …
Plataformas heterogêneas CPU-FPGA, combinadas com síntese de alto nível, são ferramentas poderosas no projeto de aceleradores de hardware para problemas em Ciências e Engenharia. Exemplos de problemas que podem ser resolvidos usando aceleração de FPGA são Redes Genéticas Reguladoras (GRNs), simulação de dinâmica molecular, imageamento sísmico e simulação usando elementos e diferenças fini…
O Plano de Trabalho do Projeto Temático ao qual está associada esta solicitação possui como um de seus principais objetivos construir um pequeno cluster com aceleradores FPGA que permita realizar pesquisa avançada em técnicas de paralelismo e aceleração em clusters heterogêneos.O bolsista irá desenvolver dois conjuntos principais de atividades: (a) Montar, organizar, administrar e manter …
A espectrometria de massa é uma ferramenta vital para a caracterização molecular em muitas áreas da análise bioquímica. Espectrometria de massa de mobilidade iônica (IM-MS) CCS é uma técnica analítica (experimental) usada para separar e identificar moléculas ionizadas que se movem através de um gás à deriva com base em sua mobilidade. Em tais experimentos, as moléculas podem se mover em u…
O estudo do metabolismo de um organismo fornece informações relevantes para a produção de energia e fenótipo. Modelagem baseada em restrições (CBM) é uma abordagem amplamente utilizada para estudar redes bioquímicas, em particular a reconstrução da rede metabólica através de modelos metabólicos em escala de genoma (GSMM), que contém as reações, genes que codificam cada enzima e seus metab…
O velocidade de criação de dados observado na última década trouxe um intensa necessidade para armazenamento, e mais importante, extração de informação precisa e valor agregado. Aprendizado de Máquina (AM) está na liderança em relação à última graças ao speedup obtido com processadores gráficos de propósito geral. Todavia, alguns domínios de aplicação ainda não possuem boas soluções de AM…
Neste projeto, buscamos abordar as complexidades da programação de clusters de nuvens modernos contendo componentes heterogêneos, como CPUs e GPUs. De fato, as aplicações científicas modernas precisam explorar todo o tipo de padrão de programação paralela para atingir os objetivos de desempenho. A descarga de computação é um modelo de programação em que os fragmentos do programa (por exem…
CV Lattes
ORCID